Adsorção de cobre e cromo utilizando fibra de sisal visando o tratamento da água produzida pela indústria petrolífera

Currently, the oil industry is the biggest cause of environmental pollution. The objective was to reduce the concentration of copper and chromium in the water produced by the oil industry. It was used as adsorbent natural sisal fiber Agave sp treated with nitric acid and sodium hydroxide. All vegetable fibers have physical and morphological properties that enablies the adsorption of pollutants. The basic composition of sisal is cellulose, hemicellulose and lignin. The features are typically found in the characterization of vegetable fibers, except the surface area that was practically zero. In the first stage of adsorption, it was evaluated the effect of temperature and time skeeking to optimize the execution of the factorial design. The results showed that the most feasible fiber was the one treated with acid in five hours (30°C). The second phase was a factorial design, using acid and five hours, this time was it determined in the first phase. The tests were conducted following the experimental design and the results were analyzed by statistical methods in order to optimize the main parameters that influence the process: pH, concentration (mol / L) and fiber mass/ metal solution volume. The volume / mass ratio factor showed significant interference in the adsorption process of chromium and copper. The results obtained after optimization showed that the highest percentages of extraction (98%) were obtained on the following operating conditions: pH: 5-6, Concentration: 100 ppm and mass/ volume: 1 gram of fiber/50mL solution. The results showed that the adsorption process was efficient to remove chromium and copper using sisal fibers, however, requiring further studies to optimize the process.

Ecomorfologia de dez espécies de peixes marinhos mais abundantes de Galinhos/RN

Ecomorphology is a science based on the idea that morphological differences among species could be associated with distinct biological and environmental pressures suffered by them. These differences can be studied employing morphological and biometric indexes denominated Ecomorphological attributes , representing standards that express characteristics of the individual in relation to its environment, and can be interpreted as indicators of life habits or adaptations suffered due its occupation of different habitats. This work aims to contribute for the knowledge of the ecomorphology of the Brazilian marine ichthyofauna, specifically from Galinhos, located at Rio Grande do Norte state. 10 different species of fish were studied, belonging the families Gerreidae (Eucinostomus argenteus), Haemulidae (Orthopristis ruber,Pomadasyscorvinaeformis,Haemulonaurolineatum,Haemulonplumieri,Haemulonsteindachneri), Lutjanidae (Lutjanus synagris), Paralichthyidae (Syaciummicrurum), Bothidae (Bothus ocellatus) and Tetraodontidae (Sphoeroidestestudineus), which were obtained during five collections, in the period time of September/2004 to April/2005, utilizing three special nets. The ecomorphological study was performed at the laboratory. Eight to ten samples of each fish specie were measured. Fifteen morphological aspects were considered to calculate twelve ecomorphological attributes. Multivariate statistical analysis methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis were done to identify ecmorphological patterns to describe the data set obtained. As results, H.aurolineatumwas the most abundant specie found (23,03%) and S.testudineusthe less one with 0,23%. The 1st Principal component showed variation of 60,03% with influence of the ecomorphological attribute related to body morphology, while the 2nd PC with 23,25% variation had influence of the ecomorphological attribute related to oral morphology. The Cluster Analiysis promoted the identification of three distinct groups Perciformes, Pleuronectiformes and Tetraodontiformes. Based on the obtained data, considering morphological characters differences among the species studied, we suggest that all of them live at the medium (E.argenteus,O.rubber, P.corvinaeformis,H.aurolineatum,H.plumieri,H.steindachneri,L.synagris) and bottom (S.micrurum,B.ocellatus,S.testudineus) region of column water.

Modelo hidrogeológico tridimensional do aquífero de Ourém

Enquadra-se o aquífero de Ourém no Sinclinal de Ourém e na Bacia Lusitaniana. Propõe-se um modelo conceptual do aquífero de Ourém que tem em consideração a cota da base e do topo e a espessura da formação geológica que o constitui. Estabelece-se um paralelo entre os Membros da Formação da Figueira da Foz e as características hidrogeológicas do aquífero. Avalia-se o regime de exploração por métodos estatísticos robustos, de onde se concluiu que a captação de água desregulada tem levado a uma descida constante dos níveis piezométricos, atingindo em algumas áreas os 7 cm/mês, independentemente da precipitação anual nos últimos anos. Uma campanha de monitorização definiu o sentido NW-SE como o sentido preferencial de fluxo e a área NW do aquífero de Ourém como a área preferencial de recarga. Analisam-se qualitativamente as condições de fronteira do aquífero. ABSTRACT: A tridimensional conceptual model of the Ourém aquifer is defined, considering its top and bottom. The thickness of Figueira da Foz geological formation was calculated. A parallel between the Members of Figueira da Foz formation and hydrogeological characteristics of the aquifer is established. A robust statistical analysis concludes that the unregulated water abstraction of aquifer has led to a constant decrease of the piezometric levels. ln some areas the decreasing achieves 7 cm/month, independently of the annual rainfall. A piezometric monitoring campaign defines the NW-SE direction inside the preferential flow direction of the aquifer and the area NW of aquifer as the preferred aquifer recharge area. The aquifer boundary conditions are qualitatively evaluated.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Uso de análise de sobrevivência para estudos fenológicos em fruteiras.

Métodos estatísticos conhecidos como análise de sobrevivência, são comumente utilizados em medicina, ciências sociais e engenharia, em estudos onde a variável-resposta de interesse é o tempo até ocorrência de um evento (morte, divórcio, falha de um equipamento). Esses métodos permitem a estimação de curvas ditas funções de sobrevivência, que representam a probabilidade de ocorrência de um evento num tempo superior a t (Prob Y>t), para diferentes valores de t (KALBFLEISH e PRENTICE 1980; ALLISON, 1995; COLOSIMO e GIOLO, 2006). Na pesquisa agrícola, informações sobre eventos fenológicos, mensuradas em escala temporal (ex. tempo até o florescimento, tempo até a colheita), são fundamentais para o manejo eficiente da cultura. Apesar do seu uso generalizado nas áreas anteriormente citadas, a análise de sobrevivência ainda é pouco utilizada em estudos fenológicos (GIENAPP; HEMERIK; VISSER, 2005). A análise de sobrevivência apresenta uma série de vantagens em relação às abordagens tradicionais baseadas na duração média de estádios fenológicos, entre as quais: a) permite comparar o padrão de ocorrência do evento fenológico de interesse (floração, maturação) ao longo do tempo; b) possiblita estimar probabilidade de ocorrência de eventos em intervalos específicos, importantes para o planejamento de atividades de manejo ou comercialização; c) fornece informações sobre percentis (ex. data em que 50% das plantas floresceram, data em que 90% dos cachos atingiram o ponto de colheita); d) permite avaliar o efeito de tratamentos sobre as referidas medidas e e) não requerem os pressupostos de homogeneidade de variâncias nem normalidade.Neste trabalho apresentamos e discutimos o uso de métodos não paramétricos de análise de sobrevivência em estudos de fenologia de fruteiras, utilizando como exemplo, um estudo sobre o efeito de diferentes tipos de adubos minerais e orgânicos sobre aspectos fenológicos da bananeira.

Estatística: uso da análise de regressão.

Muitos experimentos tem sido analisados por métodos estatísticos inadequados. O uso não criterioso destes métodos, sem o devido cuidado ou sem considerar outras possibilidades, pode reduzir o valor das discussões, conclusões e o próprio valor da pesquisa. Há uma grande gama de tipos possíveis de abordagem estatística dos dados de pesquisa, cada qual atingindo uma finalidade. Por isso, o procedimento estatístico deve ser escolhido criteriosamente. Se o objetivo de um trabalho e estimar a magnitude de um efeito, então a analise usada deve estimá-la: não basta neste caso, apenas explicar qual dos resultados diferiram significativamente. Não obstante, se o objetivo da pesquisa é determinar um ponto, então a análise deve faze-lo. Neste caso, não e suficiente verificar somente o comportamento dos dados. A escolha de um modelo de regressão e uma ponderação na qual deve ser considerados, a adequação ao fenômeno estudado, o ajuste matemático obtido e a sua aplicabilidade. As propriedades do modelo escolhido devem ser justificáveis, tanto logicamente quanto biologicamente. Portanto, a análise deve ser sensata, lógica e apropriada as questões que procura-se responder.

Métodos probabilísticos e estatísticos na gestão de fogos florestais

Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Comparação entre a recuperação da economia de corrida e força muscular medida por diferentes métodos após o dano muscular

The goal of the present study was to investigate possible differences towards strenght recovery measured by different methods and running economy (RE), after one session of downhill running (DR), in order to induce muscle damage (MD). Our hypothesis is that the strenght recovery measured by jumps is more alike RE markers, due to the measures' specificity. Ten male subjects, ages 18 to 30, apparently healthy, without any experience with strenght training at least 6 months before the tests took place in this study. After going to the lab twice (to familiarize themselves with the protocols, and determine their maximum oxygen consumption/running speeds), they went to the lab five times in the following week, in order to collect all the variables before, immediately after, and 24, 48, 72 and 96 hours in. The variables obtained were: stride frequency (SF), stride lenght (SL), oxygen volume (VO2), carbon dioxide volume (VCO2), ventilation (VE), lactate blood concentration ([Lac]), isometric peak torque (IPT), subjective pain perception (SPP), effort perception (EP), medial-portion circumference (CIR), knee movement extent (EXT), torque development rate (TDR), counter movement jump and squat jump height (HCM and HS), strenght development rate of both jumps (SDCM and SDS), and maximum soil strenght reaction (SRCM and SRS). Changes over time in all variables were verified by one way variancy analysis. Differences between the strenght measures were verified by two way variancy analysis. When significant effects were verified, Tuckey's post-hoc were applied. The significancy level taken on this study was p < 0,05. Of all indirect muscle damage markers, IPT, SPP and TDR were the only ones in which ocurred significant changes. We couldn't find the moments where this happened for TDR with the post-hoc used. On RE markers, VO2, [Lac] and VE suffered significant effects over time. About the jumps variables, only SDCM and HCM presented significant...

Physica de los arboles, en la qual se trata de la anatomia de las plantas y de la economia vegetal, ó sea introducción al tratado general de los bosques y montes : con una disertación sobre la utilidad de los métodos botánicos /

Mode of access: Internet.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Superpopulação carcerária no Rio de Janeiro regulada pela economia da droga: um efeito da política de criminalização imposta aos jovens residentes das comunidades carentes

Trata-se de estudo sobre a política de criminalização imposta aos jovens residentes das comunidades carentes do Estado do Rio de Janeiro. Pretende-se identificar as visões antagônicas sobre essa questão e as discussões sobre o aumento do uso de drogas, associado à criminalidade e ao interesse de amplos setores da sociedade no combate a esse consumo e ao tráfico. Destacam-se os motivos que pressionam o Estado a construir uma política de combate às drogas, assim como a economia da droga influenciando e determinando os rumos de uma mentalidade que persegue uma eficácia questionável de consumo zero de drogas nas sociedades. Para melhor entendimento dessa questão, pretende-se examinar a influência da política norte-americana antidrogas numa economia globalizada. A análise está fundamentada nos estudos teóricos sobre economia das drogas, redução de danos e na legislação brasileira. Também foram consideradas as fontes orais, extraídas de discursos de parlamentares e especialistas em criminalização de comportamentos transgressores sociais. Os relatos, retirados de periódicos, discursos e entrevistas, receberam a forma de texto-relato, seguindo os métodos utilizados pelas Ciências Sociais.

Visualização dos dados estatísticos da Uerj: proposta de dashboards baseados no trabalho de Jacques Bertin

Os painéis de gráficos estatísticos conhecidos como dashboards são utilizados comumente naárea de Business Intelligence (BI) para a visualização de grandes sistemas organizados de dados. A presente dissertação propõe embasar o projeto de dashboards pelas teorias de Jacques Bertin, formuladas nas obras Sémiologie Graphique e La Graphique et le Traitement Graphique de linformation. Considerando este referencial, e ainda parâmetros do design de informação e da visualização de dados, foram desenvolvidos dashboards que apresentam dados sobre a política de reserva de vagas da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, sistematizados pelo projeto de BI dessa instituição. O objetivo foi não apenas o de atender aos requisitos convencionais de um dashboard, mas sobretudo o de apresentar outras perspectivas informativas. Nesse sentido, investigam-se as especificidades dos métodos de Bertin e sua expansão para o domínio dos sistemas interativos.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar